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Transformer_Tracking

视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态

本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。

1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南
GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制
详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型,包含安装和使用指南,以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。
UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展
3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测
UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。
Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
trocr-base-handwritten - 基于Transformer架构的高精度手写文本识别模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写文本识别模型
TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型,专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后,TrOCR适用于多种手写OCR场景,为文本识别研究和应用提供了有力支持。
subnet9_track2_3 - Transformers模型卡片 AI模型信息概览
GithubHugging FaceHuggingfaceTransformers开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
Transformers模型卡片是一种标准化文档,汇总了AI模型的关键信息。它涵盖了模型的基本属性、应用场景、潜在风险、训练过程和评估结果等方面。通过提供模型架构、数据来源和环境影响等详细信息,模型卡片增强了AI系统的透明度和可解释性,有助于用户更好地理解和应用这些模型。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型
Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式,并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统,为AI研究和开发提供了便捷的工具。
table-transformer-structure-recognition-v1.1-all - Table Transformer开源表格结构识别模型
GithubHuggingfaceTable Transformer开源项目文档分析模型深度学习表格识别计算机视觉
Table Transformer是一个开源的表格结构识别模型,基于DETR架构设计。该模型在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行了预训练,采用'normalize before'设置优化了网络结构。Table Transformer能够准确检测文档中的表格,为表格结构分析提供了有力支持。项目提供了详细文档,便于研究人员和开发者进行深入研究和实际应用。
repeat - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务,具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。
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